3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图11(b)所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:
3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大。 杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的多场景适用性。杭州局放在线监测

智能算法在 GIS 设备机械性故障监测中也具有广阔的应用前景。利用机器学习算法,如支持向量机、人工神经网络等,对大量的振动和声学监测数据进行学习和训练。通过建立故障诊断模型,使算法能够自动识别设备的正常运行状态和各种机械性故障状态。例如,将历史监测数据中的正常状态数据和已知的机械性故障状态数据作为训练样本,训练人工神经网络模型。经过训练的模型可以对实时监测数据进行快速分析,准确判断设备是否存在机械性故障,并预测故障的发展趋势,为设备的维护和检修提供科学依据。杭州局放在线监测杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的工作原理详解。

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在采集模式中,不同阈值参数设置直接关系到系统对局部放电信号的检测能力。检测人员可根据设备的历史运行数据、绝缘性能评估以及现场实际检测需求,灵活调整检出阈值和报警阈值。例如,对于运行多年、绝缘性能有所下降的老旧设备,适当降低检出阈值,以便及时发现早期微弱的局部放电信号,做到故障早发现、早处理。而报警阈值则可根据设备重要性和故障风险承受能力进行设置,对于关键设备,设置较低的报警阈值,确保在局部放电刚出现异常时就能及时报警,保障设备安全运行。杭州局放在线监测
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